Вы углубите персонализацию обучения с помощью искусственного интеллекта в лучшем цифровом университете мира по версии Forbes"

У разных учеников могут быть разные трудности в обучении, и преподаватели обязаны выявлять признаки трудностей в обучении. В этом контексте автоматизация обучения облегчает команде преподавателей создание индивидуальных планов обучения, которые адаптированы к сильным и слабым сторонам каждого ученика. 

В свою очередь, искусственный интеллект помогает пользователям значительно улучшить свои результаты в учебе и сохранить знания в течение длительного времени. Одним из примеров этого является интеграция интеллектуальных агентов в образовательные платформы. С помощью таких материалов, как чат-боты, студенты могут задавать вопросы по учебному материалу и получать на них немедленные и эффективные ответы. Это также помогает учителям освободиться от некоторых задач и сосредоточиться на более важных.

Столкнувшись с этой реальностью, TECH запустил новаторскую программу, которая будет посвящена оптимизации преподавательской практики с помощью искусственного интеллекта. Разработанная специалистами по предметам, учебная программа будет способствовать персонализированному обучению на основе данных об успеваемости, подкрепленных алгоритмами. В соответствии с этим на повестке дня эксперты смогут ознакомиться с инновационными стратегиями разработки различных образовательных проектов, например, игр для обучения.

В свою очередь, в учебных материалах будет проанализировано применение инструментов машинного обучения для планирования образования. Таким образом, студенты будут использовать их для разработки учебных материалов, оценки экзаменов и проведения опросов, чтобы улучшить свои академические предложения.

Кроме того, методология этой программы усиливает ее инновационный характер. TECH предлагает 100% онлайн-образование, отвечающее потребностям занятых профессионалов, стремящихся к карьерному росту. В программе также используется система обучения Relearning, основанная на повторении ключевых понятий для закрепления знаний и облегчения обучения. Таким образом, сочетание гибкости и надежного педагогического подхода делает программу очень доступной.

Вы разработаете опросники для оценки качества работы преподавателей, чтобы воспользоваться отзывами учеников и оптимизировать свои образовательные планы"

Данный Курс профессиональной подготовки в области применения методов искусственного интеллекта в преподавательской деятельности содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области применения методов искусственного интеллекта в преподавательской деятельности
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Благодаря революционной методологии Relearning вы оптимально интегрируете все знания, чтобы успешно достичь результатов, к которым вы стремитесь"

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Хотите обогатить свои образовательные решения? Достичь этого можно с помощью инструментов интеллектуальной автоматизации, предоставляемых данной программой"

Вы будете использовать анализ данных для эффективного предотвращения и решения образовательных проблем. Записывайтесь сейчас!"

Эта университетская программа будет посвящена разработке проектов в области искусственного интеллекта в сфере образования. Для этого учебная программа предоставит преподавателям самые передовые инструменты машинного обучения для принятия образовательных решений. В рамках курса будут рассмотрены различные алгоритмы, позволяющие проводить предиктивную аналитику данных об успеваемости. В нем также будет подробно рассмотрено, как искусственный интеллект способствует таким аспектам, как оценка или персонализация обучения. Программа также даст ключи к применению полезных педагогических стратегий для коррекции деятельности и разработки учебных материалов.

Этот Курс профессиональной подготовки объединяет превосходное преподавание с технологической революцией в области искусственного интеллекта, чтобы вы могли быть в курсе всех событий в сфере образования"

Модуль 1. Анализ данных и применение методов ИИ для персонализации образования

1.1. Идентификация, извлечение и подготовка образовательных данных

1.1.1. Применение H2O.ai для сбора и отбора релевантных данных в образовательных средах 
1.1.2. Методы очистки и стандартизации данных для анализа образования
1.1.3. Важность целостности и качества данных в исследованиях в области образования

1.2. Анализ и оценка образовательных данных с помощью ИИ для непрерывного улучшения работы в классе

1.2.1. Применение TensorFlow для интерпретации образовательных тенденций и закономерностей с помощью методов машинного обучения
1.2.2. Оценка влияния педагогических стратегий с помощью анализа данных
1.2.3. Применение Trinka для интеграции обратной связи на основе ИИ для оптимизации учебного процесса

1.3. Определение показателей академической успеваемости на основе образовательных данных

1.3.1. Установление ключевых показателей для оценки успеваемости студентов
1.3.2. Сравнительный анализ показателей для выявления областей, требующих улучшения
1.3.3. Корреляция между академическими показателями и внешними факторами с помощью ИИ

1.4. Инструменты ИИ для мониторинга образования и принятия решений

1.4.1. Системы поддержки принятия решений на основе tome.ai для работников администрации сферы образования
1.4.2. Использование Trello для планирования и распределения образовательных ресурсов
1.4.3. Оптимизация образовательных процессов с помощью предиктивной аналитики и Orange Data Mining

1.5. Технологии и алгоритмы ИИ для предиктивной аналитики данных об успеваемости

1.5.1. Основы прогностического моделирования в образовании
1.5.2. Использование алгоритмов классификации и регрессии для прогнозирования образовательных тенденций
1.5.3. Примеры успешного прогнозирования в образовательных учреждениях

1.6. Применение анализа данных с помощью ИИ для предотвращения и решения образовательных проблем

1.6.1. Раннее выявление академических рисков с помощью предиктивной аналитики
1.6.2. Стратегии вмешательства, основанные на данных, для решения образовательных проблем
1.6.3. Оценка влияния решений DataRobot AI в образовании

1.7. Персонализированная диагностика трудностей в обучении на основе анализа данных ИИ

1.7.1. Методы искусственного интеллекта для определения стилей и трудностей обучения с помощью IBM Watson Education
1.7.2. Интеграция анализа данных в индивидуальные планы поддержки образования
1.7.3. Кейс-стади диагностики с использованием ИИ

1.8. Анализ данных и применение ИИ для выявления особых образовательных потребностей

1.8.1. Подходы ИИ к проверке специальных образовательных потребностей с помощью Gooroo
1.8.2. Персонализация стратегий обучения на основе анализа данных
1.8.3. Оценка влияния ИИ на инклюзию в образовании

1.9. Персонализация обучения с помощью ИИ на основе анализа данных об успеваемости

1.9.1. Создание адаптивных путей обучения с помощью Smart Sparrow
1.9.2. Измерение индивидуального прогресса и корректировка в режиме реального времени с помощью Squirrel AI Learning
1.9.3. Методы защиты данных и конфиденциальности для образовательных систем с помощью Google Cloud Security

1.10. Безопасность и конфиденциальность при обработке образовательных данных

1.10.1. Этические и правовые принципы управления образовательными данными
1.10.2. Методы защиты данных и конфиденциальности в образовательных системах на основе ИИ
1.10.3. Кейс-стади нарушений безопасности и их влияния на образование

Модуль 2. Разработка проектов по искусственному интеллекту в классе 

2.1. Планирование и разработка проектов ИИ в образовании с Algor Education

2.1.1. Первые шаги в планировании проекта 
2.1.2. Базы знаний 
2.1.3. Разработка проектов ИИ в образовании 

2.2. Инструменты для разработки образовательных проектов с использованием ИИ 

2.2.1. Инструменты для разработки образовательных проектов: TensorFlow Playground
2.2.2. Инструменты для образовательных проектов по истории 
2.2.3. Инструменты для образовательных проектов по математике; Wolfram Alpha
2.2.4. Инструменты для образовательных проектов по английскому языку: Grammarly

2.3. Стратегии реализации проектов ИИ в классе 

2.3.1. Когда следует реализовывать ИИ-проект 
2.3.2. Зачем реализовывать ИИ-проект 
2.3.3. Стратегии, которые необходимо реализовать 

2.4. Интеграция проектов ИИ в конкретные предметы 

2.4.1. Математика и ИИ: Thinkster math
2.4.2. История и ИИ 
2.4.3. Языки и ИИ: Deep L
2.4.4. Другие предметы: Watson Studio

2.5. Проект 1: Разработка образовательных проектов с использованием машинного обучения с помощью Khan Academy

2.5.1. Первые шаги 
2.5.2. Выполнение требований 
2.5.3. Используемые инструменты 
2.5.4. Определение проекта 

2.6. Проект 2: Интеграция ИИ в разработку образовательных игр 

2.6.1. Первые шаги 
2.6.2. Выполнение требований 
2.6.3. Используемые инструменты 
2.6.4. Определение проекта 

2.7. Проект 3: Разработка образовательных чат-ботов для помощи учащимся

2.7.1. Первые шаги 
2.7.2. Выполнение требований 
2.7.3. Используемые инструменты 
2.7.4. Определение проекта 

2.8. Проект 4: Интеграция интеллектуальных агентов в образовательные платформы с помощью Knewton

2.8.1. Первые шаги 
2.8.2. Выполнение требований 
2.8.3. Используемые инструменты 
2.8.4. Определение проекта 

2.9. Оценка и измерение влияния проектов ИИ в образовании с помощью Qualtrics

2.9.1. Преимущества работы с ИИ в классе 
2.9.2. Фактические данные 
2.9.3. ИИ в классе 
2.9.4. Статистика по ИИ в образовании 

2.10. Анализ и постоянное совершенствование проектов ИИ в образовании с помощью Edmodo Insights

2.10.1.  Текущие проекты 
2.10.2. Реализация 
2.10.3.  Что ждет нас в будущем 
2.10.4.  Трансформация классной комнаты 360 

Модуль 3. Практика преподавания с использованием генеративного искусственного интеллекта 

3.1. Генеративные технологии ИИ для использования в образовании 

3.1.1. Текущий рынок: Artbreeder, Runway ML и DeepDream Generator
3.1.2. Используемые технологии 
3.1.3. Что будет дальше 
3.1.4. Будущее классной комнаты 

3.2. Применение инструментов генеративного ИИ в планировании образования 

3.2.1. Инструменты планирования: Altitude Learning
3.2.2. Инструменты и их применение 
3.2.3. Образование и ИИ 
3.2.4. Развитие 

3.3. Создание учебных материалов с помощью генеративного ИИ с использованием Story Ai, Pix2PIx и NeouralTalk2

3.3.1. ИКТ и их использование в классе 
3.3.2. Инструменты для создания учебных материалов 
3.3.3. Как работать с инструментами 
3.3.4. Команды 

3.4. Разработка оценочных тестов с использованием генеративного ИИ с помощью Quizgecko

3.4.1. ИИ и его использование при разработке оценочных тестов 
3.4.2. Инструменты для разработки оценочных тестов 
3.4.3. Как работать с инструментами 
3.4.4. Команды 

3.5. Улучшение обратной связи и коммуникации с помощью генеративного ИИ 

3.5.1. ИИ в коммуникации 
3.5.2. Применение инструментов для развития коммуникации в классе 
3.5.3. Преимущества и недостатки 

3.6. Корректировка деятельности и оценочных тестов с использованием генеративного ИИ с помощью Grandscope AI

3.6.1. ИИ и его использование для маркировки оценочных заданий и тестов 
3.6.2. Инструменты для маркировки оценочных работ и тестов 
3.6.3. Как работать с инструментами 
3.6.4. Команды 

3.7. Создание опросников для оценки качества преподавания с помощью генеративного ИИ 

3.7.1. ИИ и его использование для создания опросников по оценке качества преподавания на основе ИИ 
3.7.2. Инструменты для создания опросников по оценке качества преподавания на основе ИИ 
3.7.3. Как работать с инструментами 
3.7.4. Команды 

3.8. Интеграция генеративных инструментов ИИ в педагогические стратегии 

3.8.1. Применение ИИ в педагогических стратегиях 
3.8.2. Правильное использование 
3.8.3. Преимущества и недостатки 
3.8.4. Генеративные инструменты ИИ в педагогических стратегиях: Gans

3.9. Использование генеративного ИИ для универсального дизайна обучения 

3.9.1. Генеративный ИИ, почему сейчас 
3.9.2. ИИ в обучении 
3.9.3. Преимущества и недостатки 
3.9.4. Применение ИИ в обучении 

3.10. Оценка эффективности генеративного ИИ в образовании 

3.10.1. Данные об эффективности 
3.10.2. Проекты 
3.10.3. Цели разработки 
3.10.4. Оценка эффективности ИИ в образовании

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"